基于多视角信息融合与非距离式相似性测度的乳腺X线图像CBIR研究

钼靶X线摄影是目前最常用的乳腺癌早期诊断手段。随着乳腺癌普查的深入和乳腺X线图像（mammogram）的增多，从图像数据库中检索出与当前病例特性相似的病例成为医学信息学的一个重要课题。本项目从乳腺X线图像的计算机辅助诊断（CAD）技术出发，研究通过基于内容的图像检索（CBIR）技术实现乳腺癌相关病例查询的方法。首先，在乳腺X线图像CAD前期研究成果的基础上，设计从图像中自动分割区域与病灶并进行特征提取的方法，然后利用模糊神经网络技术研究低级特征与高级病理语义之间的关系模型。接着，采用一种基于几何模型的空间坐标匹配和特征向量映射技术，对反映同一乳房的多视角图像病理特征的融合机制进行探讨。在此基础上，建立基于迭代决策式聚类的多层索引结构，利用支持向量机（SVM）研究非距离式相似性测度的构造方法。该研究将为构建真正面向诊断的医学影像病理查询体系提供坚实的技术保障与清晰的框架模型。